上海市城郊土壤重金属空间分布及其污染评价

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上海市典型绿地土壤中重金属形态分布特征

ｔｍｅｙｓｉｃｎｏｅａｉｎ．ｗｔｈｘｅｔｎｏｅｅｃａｇａｌｒ．Ｗｈｌｈｉｉｃｎｒｅｔｍｅｙｓｎｆａｔｒｅｌｉｆａｔｃｒｌｔｎｇｉｏｉｈｔｅｅｅｐｉｆｔｘｈｎｅｂｅｆｍｏｈｏｉｔｅｓｇｆａｔｏｘｒｅｎｉｅｌｉｉｃｎｇｉ
第３９卷第６期
２１０１年６月
东
北
林
业
大
学
学
报
Ｖ０．９Ｎ．１３ｏ６
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＯＲＹＶＳＴＹ
Ｊｎ０１ｕ．２１
上海市典型绿地土壤中重金属形态分布特征）
徐福银
（东北林业大学，哈尔滨，０４）１００５
梁晶方海兰郝冠军吕子文崔晓阳
（上海市园林科学研究所）（东北林业大学）
摘要采用Ｔｓｅ连续提取法研究了上海市典型绿地土壤的重金属ｃ、ｎＰｅｓｒｉｕｚ、ｂ和ｃｄ的形态分布。结果表明：上海绿地土壤中ｃｕ主要以有机态的形式存在，ｎ主要以铁锰氧化态和残渣态的形式存在，ｂ主要以残渣态ｚＰ的形式存在，只有ｃｄ的可交换态所占比例比较高。有机态ｃｕ与ｃｕ的其它各形态之间呈极显著相关，ｎ的各形ｚ态之间均达到了极显著相关性；Ｐ而ｂ除可交换态外，其它各形态之间也达到了显著或极显著相关；ｄ除了残渣态ｃ外，它各形态之间达到了显著或极显著相关。土壤性质不同对重金属形态分布影响不同，其有机态和残渣态受土壤的ＣＯ、ｅＯ和ＭＯ影响大，酸盐结合态主要受ｐａＦ３ｎ碳Ｈ影响，ｚ除ｎ外，ｂｃＰ、ｄ和ｃｕ的铁锰氧化态质量分数受铁锰质量分数影响小。土地利用方式影响重金属的形态分布，钢铁厂重金属形态活性相对最小，而试剂溶剂厂可交换态和潜在可交换态Ｃｄ质量分数均最高。关键词绿地土壤；重金属形态；土地利用方式；土壤性质

上海金山区和崇明区表层土壤分析

目录摘要 (3)ABSTRACT (4)第一章绪论 (5)1城市土壤 (5)1.2土壤中的重金属 (6)1.2.1土壤重金属污染的定义 (6)1.2.2城市土壤重金属的来源 (7)1.2.3重金属的危害 (8)1.3环境磁学 (10)1.3.1环境磁学的定义 (10)1.3.2磁化率 (10)1.3.3环境磁学的应用 (11)1.4研究目的与意义 (12)1.5研究内容 (13)第二章材料与方法 (15)2.1样品的采集和预处理 (15)2.1.1采样情况 (15)2.1.2 样品的预处理 (18)2.1样品磁化率测定 (18)2.2.1实验仪器用具 (18)2.2.2磁化率测定 (18)2.3土壤样品消解 (18)2.3.1消解预处理 (18)2.3.2消解实验器具及药品 (18)2.3.3消解步骤 (19)2.4重金属元素含量测定 (19)2.5邻菲罗啉测铁 (20)2.5.1仪器与药品 (20)2.5.2实验步骤 (20)第三章结果与讨论 (21)3.1上海市郊区表土重金属含量 (21)3.2郊区表土重金属污染评价 (26)3.3重金属含量与磁化率的相关性 (27)第四章结论与展望 (36)4.1结论 (36)4.2展望 (36)致谢 (38)参考文献 (39)附录 (42)英文文献原文 (42)英文文献翻译 (56)摘要在上海金山区和崇明区区不同路段（交通道路，工业区，农业区）采集表土（0-5cm）样品,测试磁化率和各种重金属污染元素（Fe，Cu，Zn，Pb，Cd，Cr，Mn）的含量。

上海金山区与崇明区土壤重金属污染情况存在一定差异，采用单因子指数指示法表明明两区均为Cd重度污染区域，金山区表土可区分为农业区、工业区和马路绿地，Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、Mn的含量平均值分别为：45.79mg/kg、245.98 mg/kg、8.88 mg/kg、2.63 mg/kg、61.04 mg/kg、0.6g/kg；37.85 mg/kg、274.59 mg/kg、10.94 mg/kg、3.30 mg/kg、79.96 mg/kg、0.75g/kg；40.34 mg/kg、108.14 mg/kg、8.03 mg/kg、2.80 mg/kg、63.56 mg/kg、0.71g/kg崇明区表土可区分为农业区和马路绿地，Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、Mn的平均含量分别为：33.16 mg/kg、98.09 mg/kg、5.84 mg/kg、1.64 mg/kg、54.44 mg/kg、0.64 g/kg；34.44 mg/kg、119.79 mg/kg、4.97 mg/kg、1.65 mg/kg、47.82 mg/kg、0.62 g/kg.采用内梅罗指数法分析结果表明金山区和崇明区均为土壤重度污染区。

上海城市土壤和地表灰尘重金属污染现状及评价

ｎＣｏｓａＲｅｅｒｈａｄａｔｌｓａｃ，ＥａｔｓＣｈｎＮｏａＵｎｖｒｉ，Ｓａｇａ２０６，Ｃｈｎ）ｉａｎｉｏｍｅｔｌｃｅｃ，ｉａｍｒｌｉｅｓｙｈｈｉ００２ｔｎｉａ．ｎＥｖｒｎｎａＳｉｎｅＣｈ２０，７５：６３６１０７２（）１￣８
ｈａｙｍｅａｏｌｔｎｉｏｌｄｓｒａｅｄｓｏｈｇａｔ．ｏｈｍｉａｐｆｈａｙｍｅａｓ（，，ｂａｄＺ）ｎｅｖｔｐｌｉｓｉａｕｃｕｔｆＳａｈｉｙＧｅｃｅｃｍａｓｏｅｖｔＣｒＣｕＰｎｎｉｌｕｏｎｎｆｎＣｉｌｌ
ＤｅａｔｎｆｏｒｐｙＥａｔＣｈｎｒａｉｅｓｔ，ｈｎｈｉ００２Ｃｈｎ；２ＳａｅＫｅｂｒｔｒｆＥｓａｉｅｐｒｍｅｔｏＧｅｇａｈ，ｓｉａＮｏｍｌＵｎｖｒｉＳａｇａ０６，ｉａｙ２．ｔｔｙＬａｏａｏｙｏｔｒｕｎ
ｄｓｅｖｔｌｔｎｗａｅｏｓｉｈｎｈｔ，ａｌｇｅｔｘｅｄｄｔｅＳｈｇａｓｉｂｃｇｏｎａｕ，ｕｔｈａｙｍｅａｐｌｉｓｓｒｕｎＳａｇａＣｉｌｏｕｏｉｉｙｌｒａｌｅｃｅｅｈａｈｏｌａｋｒｕｄｖｅｙｎｉｌ
ＡｂｔａｔＳａｉｔｒｏａｉｎｔｃｎｑｅｗａｐｌｄｔｔｄｅｃｎｅｔｅｅｄｔｅｓａｉｌｉｔｂｔｎｃａａｔｒｏｓｒｃ：ｐｔａｉｅｐｌｔｅｈｉｕｓａｐｉｓｕｙｔｏｔｎｖｌａｈｐｔｓｒｕｉｈｒｃｅｆｌｎｏｅｏＵＳｉｕｎ，ＨＡｉｇ（．ｅａｏａｏｙｏｏｒｐｉＩｆｒｔｎＳｉｎｅＭｉｉｒｆＥｕａｉｎｉｕＸｈ— ａＣＮＧＪ１ｙＬｂｒｔｒｆＧｅｇａｈｃｎｏｍａｉｃｅｃ，ｎｓｙｏｄｃｔ，ｊｙｎＫｏｔｏ

上海市奉贤区农田土壤-农产品中的重金属含量特征和污染评价

上海市奉贤区农田土壤-农产品中的重金属含量特征和污染评价顾建芹;江健;任周桥【期刊名称】《上海农业学报》【年(卷),期】2024(40)2【摘要】为分析奉贤区农田土壤和农产品的重金属污染状况,采集粮田、菜田和果园3种作物的农田土壤及其对应农产品,分别测定土壤8种重金属元素(Hg、As、Cd、Cr、Pb、Cu、Zn和Ni)和农产品5种重金属元素(Pb、Cd、Cr、As和Hg)的含量特征,采用单项污染指数法、综合污染指数法、积累指数法和富集因子等方法对土壤-农产品中重金属元素进行污染风险评价,并将地统计学与因子分析相结合分析农田土壤重金属的空间分布特征。

结果表明:与上海市土壤背景值相比,奉贤区农田土壤Hg、Cd、Cr、Zn和Ni的平均含量较高,分别是背景值的1.40、1.36、1.06、1.15倍和1.44倍。

单项及综合污染指数值显示土壤重金属处于无污染水平;但Cd、Ni、Hg元素的积累指数值显示无-中度污染水平,其中有4.92%农田土壤处于Hg元素的中度污染。

在空间分布上,Hg呈连片分布;As、Cd整体含量低,南北区域分布;Cr、Zn呈条带状分布,自南往北递增状态;Pb呈散点状分布;Cu元素整体含量高,呈东西梯度分布;Ni元素呈岛状分布。

因子分析中,因子1包括Cu和Zn,因子2是Pb,因子3包括Cd、Cr,因子4是Ni,因子5是As和因子6是Hg。

奉贤地区土壤重金属含量主要受到工业源、农业源、交通源和自然源影响较大,应加强污染源控制,降低风险水平。

农产品样中的5种重金属均未超出标准限量值,单项及综合污染指数值显示农产品重金属属于清洁水平。

经土样和农产品样中的重金属含量相关性分析,两者无相关,农产品对土壤重金属的富集因子较小。

不同土地利用方式对土壤和农产品中重金属含量影响较大,菜地土壤和农产品对Cd较为敏感,吸收能力较强,而果园土壤和农产品对各重金属吸收总体较弱。

在农业生产中可以根据作物吸收重金属特性来调整种植结构,以减轻重金属污染。

上海城区大气降尘重金属污染特征及风险评价

Advances in Environmental Protection 环境保护前沿, 2023, 13(1), 37-46 Published Online February 2023 in Hans. https:///journal/aep https:///10.12677/aep.2023.131005上海城区大气降尘重金属污染特征及风险评价蔡成霖1*，鲍梦蓉1，黄建时1，成水平1,2#1同济大学长江水环境教育部重点实验室，上海 2同济大学环境生态研究所，上海收稿日期：2023年1月2日；录用日期：2023年1月31日；发布日期：2023年2月9日摘要为探究上海市城区大气降尘重金属的污染状况和时空分布特征，于2021年监测了商业区、公园区、居住区、文教区和交通区的大气降尘重金属Cd 、Co 、Cr 、Cu 、Ni 、Pb 、Sr 、Zn 等，并进行了潜在生态风险和健康风险评价。

大气降尘中重金属浓度顺序为Zn > Sr > Cu > Pb > Cr > Ni > Co > Cd ，且均高于土壤背景值。

Cu 、Pb 、Sr 、Zn 重金属在居住区的降尘浓度最高，Cd 、Co 、Cr 、Ni 在交通区的降尘浓度最高，秋季大气降尘重金属浓度高于其他3个季节。

各种重金属沉降通量均值在交通区和居住区较高，在春季或秋季时较高。

潜在生态风险评价结果表明，Cd 的潜在生态危害程度最大，是关键控制元素，各功能区生态风险指数为交通区 > 居住区 > 文教区 > 商业区 > 公园区。

健康风险评价结果表明各种重金属元素对人体不具有非致癌风险和致癌风险。

关键词大气降尘，重金属，生态风险评价，健康风险评价，上海城区The Characteristics and Risk Assessment of Heavy Metals in the Atmospheric Deposition in Shanghai Urban AreasChenglin Cai 1*, Mengrong Bao 1, Jianshi Huang 1, Shuiping Cheng 1,2#1Key Laboratory of Yangtze River Water Environment, Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 2Institute of Eco-Environmental Engineering, Tongji University, ShanghaiReceived: Jan. 2nd , 2023; accepted: Jan. 31st , 2023; published: Feb. 9th, 2023*第一作者。

上海青浦工业园区土壤重金属含量调查与评估

ｔｈａｔｃｂｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆＡｓ，Ｃｕ，ＺｎａｎｄＮｉｉｎｓｏｍｅｓａｍｐｌｅｓｗｅｒｅｅｘｃｅｅｄｅｄｃｌ１ｅＡ—ｌｅｖｅｌ，ｉｎｄｉｃａｉｎｔｇ出ａｔｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆ
ｉｔｇａｔｅｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅａｓｓｅｓｓｅｄｂｙｔｈｅＳｔａｎｄａｒｄｏｆＳｏｌｆＱｕｌａｉｔｙＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｆｏｒＥｘｈｉｂｉｔｉｏｎＳｉｔｅｓ：ＨＪ／Ｔ３５（卜一２０Ｏ７．Ｒｅｓｕｌｓｔｓｈｏｗｅｄ
环境质量评价标准（暂行）对调查结果进行了评估。结果显示：砷、铜、锌、镍中有部分样品超过Ａ级标准，表明
这些重金属的浓度受到了场地人为活重金属的垂直分布分为３
个类型：汞、锌、铜在表层土壤中浓度较高，表明这３种重金属的主要来源为大气沉降，且其迁移能力较弱；砷、
铬、镍在深层土壤中浓度较高，其中砷和镍受到人类活动影响，且其迁移能力较强，而铬的分布符合自然规律；铅
浓度未受到周边场地活动的影响。
【关键词】土壤；重金属；工业园；环境调查
中图分类号：Ｘ８２５文献标识码：Ｂ文章编号：１００５ — ８２０６（２０１７）０１－００３９－０４

宝山区农用土壤中重金属的监测与评价

摘要：在研究的８种重金属元素中，Ｃ、Ｃ、Ｃ、Ｐ、ｚ、Ｎ的平均值都超过上海市土壤背景值，但均低于国家土壤ｄｒｕｂｎｉ
环境二级标准。与上海优质农产地环境标准相比较，重金属含量平均值超过标准的有ｃ、Ｐ、ｚ，但研究区土壤中８ｒｂｎ
味和灰尘污染的室内，摊成２ｅ厚的薄层，并间ｍ
风险评估采用瑞典科学家Ｈａａｓｎ的潜在生ｋｎｏ态风险评估方法口引进行评价。单个重金属的潜在生态危害系数ＥＴｘＣ，其中单个重金属污染系：数ＣＣ／￣ＤＣ。
为摸清宝山区土壤环境质量状况、评价土壤污染的危害程度，探讨防治土壤污染的途径，开展了宝山区土壤污染状况的详细调查。本文以《壤土环境质量标准》（Ｂ５１Ｇ１６８—１９）及上海土壤重９５金属背景值为基础选择Ａ、Ｃ、Ｃ、Ｃ、ｓｄｒｕＰ、ｚ、Ｎ、Ｈｇ等８种重金属元素作为监测对ｂｎｉ象，分析宝山农用土壤重金属污染的现状以及重金属的空间分布特征，为土壤资源的合理利用以及城市的可持续发展提供依据。
属含量的整体情况来看：多因子潜在生态评价值为ｌ９０，宝山区农田土壤达到轻微生态危害。１．８
关
键
词：重金属；农用土壤；宝山区；生态危害
文献标识码：Ａ文章编号：０－６４２１）３０６－５１１４（０２０－５００３０

上海市郊土壤—蔬菜系统中重金属来源及贡献研究

上海市郊土壤—蔬菜系统中重金属来源及贡献研究随着我国工业化和城市化的快速发展,大城市建成区外围往往形成了工业、居住、农业混合带。

工业生产、城市道路交通产生的重金属污染通过大气沉降、河水灌溉等方式进入土壤-蔬菜系统,不仅会影响农作物的生长,一些流入市场销售的蔬菜瓜果还会威胁食用人群的身体健康。

由重金属污染导致的环境问题、食品安全问题已不容忽视。

目前针对城市大气沉降、土壤、路面灰尘、蔬菜中重金属污染特征及风险评价的研究已较为全面,因此进一步探讨城市大气沉降、土壤-蔬菜系统中重金属的污染来源及其贡献具有重要的意义。

本研究在国家自然科学基金项目“城市大气重金属干湿沉降对土壤-蔬菜系统的污染效应(41271472)”的支持下,选取上海市郊宝钢总厂、吴泾化工区、御桥垃圾焚烧厂等典型工业区周边及远郊青浦响新村为研究区域,以重金属Zn、Cr、Cu、Pb、Cd、Hg和类金属As为研究对象,通过研究大气沉降中颗粒态重金属沉降通量的时空变化特征、市郊土壤和蔬菜中重金属的污染特征及来源、盆栽蔬菜Pb同位素比值,探讨城市大气沉降对土壤-蔬菜系统中重金属的污染效应及来源贡献。

主要研究结论如下：(1)大气沉降中颗粒态重金属Zn、Cr、Cu、Pb、Cd、Hg和As的月均沉降通量分别为3271.76、2264.60、504.43、1340.60、57.37、7.58和30.42μg/m2。

各元素通常在秋季(11月)、冬季(1月)、初夏(6或7月)出现全年中的通量高值。

空间上主要表现为宝钢和吴泾两地沉降通量较其它样点高。

后向轨迹结果表明,每年11月至次年3月,上海地区雾霾高发和重金属沉降通量上升均与来自北方的污染气团有关；每年6-10月,受东南季风和台风影响,这段时间重金属通量升高主要是由当地污染排放造成的。

(2)市郊农田土壤样品中重金属Zn、Cr、Cu、Pb、Cd、Hg、As的平均含量分别为122.51、79.75、24.54、28.14、0.15、0.82、6.49mg/kg,均低于附近路面灰尘中的含量。

土壤重金属分布特征及生态风险评价

土壤重金属分布特征及生态风险评价土壤中重金属元素是指相对密度大于4.5g/cm3的金属元素，其中包括镉、铬、铅、汞、铜、锌等元素。

它们对生态环境和人类健康具有较大的危害性，因此对土壤中重金属的分布特征及生态风险评价显得十分重要。

本文将通过对土壤中重金属的来源、分布特征及生态风险评价进行系统性分析，旨在为土壤环境保护提供科学依据和参考。

一、土壤中重金属的来源1. 工业排放工业生产过程中，会产生大量的废水和废气，其中含有大量的重金属污染物。

这些废水和废气在未经处理的情况下直接排放到土壤中，会导致土壤中重金属元素的积累。

2. 农药和化肥使用过量或过于频繁的农药和化肥会导致土壤中重金属的累积，尤其是含有镉、铅等元素的农药和化肥更容易引起土壤重金属的污染。

3. 人类活动人类的日常生活和生产活动也会造成土壤中重金属的污染，如燃煤、焚烧垃圾、废水排放等。

1. 地域分布差异土壤中重金属的含量在不同地域之间存在较大的差异，一般来说，工业发达地区和城市周边地区的土壤重金属含量较高，而农村地区和远离工业区的地区的土壤重金属含量相对较低。

2. 垂直分布差异土壤中重金属的含量随着土壤深度的增加而逐渐减少，表层土壤中的重金属含量明显高于深层土壤中的含量。

3. 形态分布差异土壤中的重金属存在不同的形态，包括可交换态、结合态和残渣态等。

其中可交换态和结合态的重金属对植物和土壤微生物具有较大的毒害性，是造成土壤污染的主要形态。

1. 毒性评价对土壤中重金属元素的毒性进行评价是十分必要的，通过对重金属元素的生物毒性和植物毒性进行研究，可以评估土壤中重金属的潜在毒害性。

2. 污染程度评价对土壤中重金属的污染程度进行评价，可以根据土壤中重金属的含量和环境质量标准进行比较，判断土壤是否受到了重金属的污染。

3. 生态风险评估通过对土壤中重金属的分布特征、生物毒性和污染程度进行综合评估，可以对土壤中重金属的生态风险进行评估，为土壤污染防治提供科学依据。

上海松江某复垦工业地块土壤重金属污染特征及潜在生态风险评估

Shanghai Land & Resources上海国土资源上海松江某复垦工业地块土壤重金属污染特征及潜在生态风险评估张惠（上海市岩土工程检测中心有限公司，上海 200436）摘　要：针对上海市松江区某复垦工业地块表层土壤中8项重金属元素（镉、铅、铜、锌、镍、汞、砷、铬）污染特征及潜在生态风险开展了调查评估。

结果表明，工业活动导致复垦工业地块表层土壤中铜、锌、砷、铬累积明显，部分区域重金属超标。

砷的最大含量为农用地土壤污染风险筛选值的1.34倍，铜、锌、砷、铬的平均含量分别为上海市土壤环境背景值的1.07、1.08、1.09、1.36倍。

重金属含量空间分布情况表明，锌、砷高含量区分布比较零散，其它重金属高含量区呈现区域性分布。

根据地积累指数评价，复垦工业地块部分区域表层土壤样品存在不同程度的污染。

镉、锌、汞、砷、铬达到轻度—中度污染，污染等级为1级，其中砷和铬的1级污染点位频率明显高于其它重金属。

铜、铅、镍处于无污染等级。

根据潜在生态风险评估，复垦工业地块部分区域表层土壤重金属处于中等风险水平，汞和镉为主要贡献因子。

潜在生态风险空间分布情况表明，中等风险区主要分布在地块东部、南部。

建议在开展土壤污染防治相关工作时，除将往年调查超标指标纳入跟踪调查外，也应重点关注汞和镉的含量变化及潜在生态风险，以全面保障区域农用地土壤环境质量和农产品质量安全。

关键词：复垦工业地块；表层土壤；重金属；污染特征；潜在生态风险中图分类号：X833 文献标志码：A 文章编号：2095-1329(2022)03-0105-06为严守全国18亿亩耕地保护红线，上海基于自身资源情况，2014年以来累计通过低效建设用地减量化复垦新增了90 km2耕地。

2022年我国启动第三次全国土壤普查，耕地是重要的普查对象。

当前，上海积极探索大都市区耕地资源“数量、质量、生态、人文、景观”五位一体保护之路[1-3]。

复垦工业地块作为补充耕地资源，其质量和生态状况关乎农产品安全和人体健康[4-5]。

上海市闵行区不同土地功能区土壤重金属含量测试与分析

、
研究区域与研究方法
１．研究区域和采样地点
法测定土样中的有机质含量。
４．土壤重金属污染评价标准与方法土壤污染评价标准分别以《国家土壤环境质量标
准》（Ｂ１６８９５Ｇ５１ —１９）中的二级标准（ “ 即为保障
农业生产，维护人体健康的土壤限制值 ” ）（具体标准
研性习究学
±笙塑二
豳
上海市行匡同《地锥区壤功重金属含量测试分析
华东师范大学资源与环境科学学院（００２）张倩冬２０６
指导教师：毕春娟
摘要：选取上海市闵行区内四种功能区的１个样本土壤进行重金属含量分析。通过上海土壤背景值下土壤受重０
图１采样点分布图
准（表见
表１
采用单因子指数法进行评价，该法是目前土壤重金属污染评价普遍采用的方法，其表达式为：
６１
Ｐ．：
，
研究性学习
式中：为土壤中，类污染物的污染指数；ｃ为土壤中，类污染物实按表２进行土壤质量分
含量更高一些，所以若以上海市土壤背景值作为评价标准，所测得的四个功能区中的ｃ量均未超过其值，不晗构成污染。另外，居民区和工业区土壤的Ｐ元素含量ｂ
同，表５显示工业区内的土壤Ｎ含量未达上海背景值，ｉ尚未构成污染，而公园、居民区、农用地内的土壤Ｎ含ｉ
进入人体，在人体内与蛋白质及酶等发生相互作用，使其失去活性，从而危害人体健康。… 经济发达地区土壤

环境影响评价中选取上海地区土壤重金属含量背景值的合理范围

环境影响评价中选取上海地区土壤重金属含量背景值的合理范围土壤的重金属污染是现代工业生产和资源开发中环境影响评价的重要敏感因子，尤其在工业发达地区，重金属污染对土壤质量造成了很大危害。

为此文章在实地调查、材料搜集、实验室分析基础上，对上海地区内的重金属含量进行了调查，并结合我国《土壤环境质量标准》以及土壤背景值对结果进行评价，评估上海地区重金属含量背景值的现状。

标签：环境影响评价；重金属污染；土壤背景值土壤中的重金属来源很多，有降水、污水排放、固体废料等，必须引起重视。

文章通过大量实测数据对上海地区农田土壤重金属含量进行调查，为环境治理提供参考。

1 材料和方法1.1 样本获取在东经120°52′至122°12′，北纬30°40′至31°53′之间，以1：100000土壤图、1：5000地图以及1：10000航空地图为基础，结合上海地区内的土壤类型、土地覆盖、地形地貌科学合理的设置布点。

采样点确定：采样点均选择在土壤类型比较集中的区域，并在地市相对稳定和平坦地区设点；不在洼地和坡脚地区设采样点；忽略城市、道路、住宅、坟墓等影响较大的区域；采样点距离公路、铁路距离≥300m；不在面积较小、母质母岩交错等地设点。

共搜集土壤样品1520个，采样点深度≤20cm，采用四分法保持各点均匀的混合样本1kg，除杂风干后用2mm 筛研磨至100g，经100目尼龙筛备用。

1.2 样品测定本次研究测定项目为八种常见的重金属元素分别为铬、镍、汞、砷、铜、锌、铅、镉，重金属元素的测定方法为：样本首先均经过盐酸、硝酸、氢氟酸和高氯酸消煮，其中用AA370MC原子吸收分光光度法来测定铜、锌，用GA3201石墨炉原子吸收光谱法来测定铬、镍、铅、镉，用原子荧光分光光度法来测定汞、砷。

1.3 数据处理和制图用SPSS 19.0进行统计学分析，并用DPS、Excel等数据软件对数据制表。

图形绘图采用Arc View3.5进行。

上海农田土壤重金属含量的空间分析

土壤样品经风干、过 100 目筛后 , 用 HNO3 2 HC lO4 2HF消化法制样 [ 11 ] ,土壤中全量 Cu、Pb、Zn、 Cr采用 X荧光法 ,全量 Hg、A s采用原子荧光法。全量 Cd采用原子吸收石墨炉法。重金属的分析测定
3 国家自然科学基金项目 (40131020)资助作者简介 :孟飞 (1974～) , 男 , 博士 , 讲师 , 主要从事土地利用 /覆盖变化及其环境效应研究。 E2mail: lzhmf@163. com 收稿日期 : 2007 - 01 - 11;收到修改稿日期 : 2007 - 05 - 29
变异系数反映了总体样本中各采样点的平均变异程度 , 研究区 Cd 的变异系数最大 , 达到 8714% ;而 C r的变异系数最小 ,为 2315%。 7 种土壤重金属的变异程度由大到小的顺序为 : Cd、Hg、 Cu、Zn、A s、Pb、C r。 312 土壤重金属元素的空间分布特征
地区主要集中在中心城区周围地区 ,包括宝山、浦东新区、嘉定和闵行区 ; 而远离中心城区的地区土壤质量较好 ,如南汇、奉贤、金山、崇明等。
3) 评价结果分析显示 , Zn、Cd、Hg的污染是引起上海地区土壤质量下降的主要原因 ,其次是 Cr、 Cu、Pb。嘉定以 Zn、Cd、Hg和 Pb累积最为严重 ;宝山主要受到 Zn、Hg、Cu和 Pb的污染 ;浦东新区土壤中主要富集了 Cd、Zn、Hg和 Cu;闵行主要受到 Zn、 Cr、Cu的污染。
Hg轻度污染区主要集中在嘉定、浦东新区和青浦区 ,在宝山、松江、金山等区也有零星分布 ; 中度污染区主要分布于嘉定西部 , 另呈点状分布于浦东、宝山和金山区 ; 轻度污染和中度污染区分别占研究区总面积的 4186%、0110%。究其原因 ,主要受到含 Hg“三废 ”排放与污水灌溉的影响。

上海市湖泊沉积物重金属的空间分布

中国环境科学 2018,38(10)：3941~3948 China Environmental Science 上海市湖泊沉积物重金属的空间分布杨静1,刘敏1*,陈玲2,黄燕平1,张亚洲 1 (1.华东师范大学地理科学学院,教育部地理信息科学重点实验室,上海200241；2.同济大学环境科学与工程学院,上海 200092)摘要：上海快速城市化发展导致公园湖泊表层沉积物中重金属Cd、Hg、Cu、Pb和Zn含量出现富集,其最大值已超出各自土壤背景值3.8~5.8倍.这5种重金属的污染热点主要出现在核心城区的人口和交通密集区、浦西沿江老工业区以及郊区新兴工业区附近.基于土地利用类型、交通变量、人口密度和工业点源等预测变量构建了高精度的土地利用回归模型,推测沉积物中Cd和Pb浓度分别主要受路网密度和商业用地影响,Hg和Cu主要受商业用地和工业点源数影响,Zn主要受居住用地和工业点源数影响.关键词：湖泊沉积物；重金属；空间分布；土地利用回归模型；上海中图分类号：X144 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2018)10-3941-08Spatial distribution of heavy metals in lake surface sediments in Shanghai. YANG Jing1, LIU Min1*, CHEN Ling2, HUANG Yan-ping1, ZHANG Ya-zhou1 (1.Key Laboratory of Geographic Information Science of the Ministry of Education, School of Geographic Sciences, East China Normal University, Shanghai 200241, China；2.College of Environmental Science and Engineering, Tongji University, Shanghai 200092, China). China Environmental Science, 2018,38(10)：3941~3948Abstract：Rapid urbanization development has caused high accumulation of heavy metals (Cd, Hg, Cu, Pb, and Zn) in urban lake surface sediments from city parks in Shanghai. Compared to their soil background values, the maximum levels of five metals in lake sediments were higher 3.8~5.8times. The pollution hotspots existed in the urban areas with larger population density and traffic volume, old industrial areas in the west side of Huangpu River, and emerging industrial areas in the suburb. Land use regression (LUR) models were successfully developed to evaluate spatial variations of heavy metal accumulations in urban lake sediments based on four predictor variables such as land use types, traffic variables, population density, and industrial sources. LUR models deduced that the major control factors for Cd and Pb levels in lake sediments were roadway density and commercial land area, respectively, commercial land area and number of industrial point sources for Hg and Cu, residential land area and number of industrial point sources for Zn.Key words：lake sediments；heavy metals；spatial distribution；LUR model；Shanghai近现代快速城市化进程导致了深刻的地域变革,尤其是城市不透水面的快速增长已对城市源(如工业、交通活动等)重金属的环境行为及归趋产生严重干扰,从而对区域生态环境和人群健康带来潜在危害[1-3].因此,越来越多的研究者开始关注重金属在城市环境系统中的扩散、沉降、分布和演变[1-5],拟将重金属城市环境地球化学的研究成果运用到城市规划和管理中,以期保护人群健康及促进城市可持续发展.城市诸多人工湖泊用于接收城市径流以减轻暴雨影响,然而经过城市不透水面(如屋顶、街道等)的暴雨径流会携带各种重金属污染物进入人工湖泊[6-7].此外,重金属还可通过大气干湿沉降及污水直排等途径进入城市湖泊,绝大部分先吸附在水体悬浮颗粒物上,之后转移至底部沉积物并表现出明显的富集规律[8].因此,城市公园湖泊沉积物已作为可靠的研究介质来评价区域重金属的污染水平及潜在来源[7,9],但是目前较少有从城市自然地理学角度深入探究影响城市沉积环境中重金属空间分异的关键因素,如土地利用类型、道路交通、人口分布和工业布局等[2,9].已有研究将土地利用回归(LUR)模型成功用于评价大气污染物(PM2.5、PM10、NO2)、植物体以及公园湖泊沉积物中多环芳烃的空间分布[10-13],然而应用该模型评价城市湖泊沉积物中重金属赋存的研究还未见报道.因此,本研究以上海为例,调查了不同城市化区域内公园湖泊表层沉积物中5种重金属(Cd、Hg、Cu、Pb和Zn)的浓度水平及空间分布,在此基础上进一步通过构建LUR模型收稿日期：2018-03-05基金项目：国家自然科学基金资助项目(41601526);国家自然科学基金资助项目(41730646)* 责任作者, 教授, mliu@3942 中国环境科学 38卷从地学角度综合分析土地利用、路网密度、工业布局等多因素对沉积环境中重金属累积的影响,明确污染成因及主导贡献源,以期为未来上海城市环境质量改善和土地利用规划提供参考依据.1 材料与方法1.1 样品采集与分析2012年7月,在上海市选择了32个水域面积相对较大,且较少受到人为疏浚活动影响的公园湖泊作为研究对象(图1).在每个采样点处用抓斗式采样器(XDB0201,北京新地标)均匀采集8~10个0~5cm 的表层沉积物样品,然后混合在一起组成1个代表样,这些采样点遍布于上海4个不同的城市化区域:5个来自于内环以内的核心城区(CUC),6个来自于内环与中环之间的发达城区(DDU),5个来自于中环与外环之间的发展中城区(DDU),16个来自于外环以外的郊区(SU).所有样品现场采集完后立即带回实验室在−20℃下冷冻保存.图1 上海公园湖泊表层沉积物采样点(n = 32)Fig.1 Sampling location of lake surface sediments from city public parks in Shanghai (n = 32)取适量真空冷冻干燥后的样品置于玛瑙研钵,去除砂砾和动植物残体,研磨后过200目筛,充分混匀.准确称量0.1g左右的样品放入直接测汞仪(DMA80, Mile Stone)中检测Hg含量.准确称取约0.2g样品并放入聚四氟乙烯消解罐中,加10mL王水(7.5mL H Cl + 2.5mL HNO3)和5mL HF于110℃电热板中消解至体积剩下1/2左右,然后加入5mL HClO4,加盖并升温至200℃,蒸至粘稠状,约1h后取下盖子再加入5mL HCl(1:1,V/V)并将温度降至110℃,蒸至近干取下消解罐冷却后用2%HNO3冲洗内壁,将溶液定容至10mL,然后置于3000r/min的离心机中离心20min.同步消解试剂空白样品以去除混合酸和其它干扰物质对测定结果的影响.根据仪器的测试范围和样品中重金属含量高低,Cu、Pb和Zn采用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-AES, Agilent 720ES)测定,Cd采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS, Agilent 7700)进行检测,所有样品的检测值均扣除空白样品值.1.2 质量控制与保证选用土壤标准样品ESS-3多次进样测定Hg的回收率为87%~99%,其余4种重金属用沉积物标准样品SRM 1646a检测出回收率为73%~97%,实验室空白样品中目标物小于样品中浓度的5%,每7个待测样品随机取2个做3次平行以保证分析方法的精密度,质控平行样的相对标准偏差小于10%,低于《土壤环境监测技术规范》(HJ/T 166-2004)规定的最大允许相对偏差[14],即本研究选用实验方法的精密度和准确度满足要求.1.3 土地利用回归模型1.3.1 测量变量基于可利用的城市化参数和地理信息系统技术,选取了4类预测变量(土地利用类型、交通变量、人口密度和工业点源)以评价各参数对上海公园湖泊沉积物中5种重金属浓度空间分异10期杨静等：上海市湖泊沉积物重金属的空间分布 3943的影响.土地利用数据来自2014年上海建设用地图层的矢量数据图(30m分辨率),选取其中4类土地利用类型,分别是居住用地、工业用地、商业用地和公园绿地.在ArcGIS10.3中以采样点为圆心构建多重缓冲区(200,500,1000,1500,2000,2500,3000m),采用空间叠加分析得到各缓冲区内各土地利用类型的面积.选取上海市2012年道路网的矢量数据,基于ArcGIS10.3软件,以采样点为中心构建不同缓冲区(200,500,1000,1500,2000,2500,3000m),并采用空间叠加分析工具得到每个缓冲区内的道路长度,利用SQL查询语言计算得到不同缓冲区内道路总长度,以此定义为路网密度,同时利用空间分析工具计算采样点到最近道路的距离.缓冲区内道路总长度和距最近道路的距离均作为交通变量.高分辨率的人口数据来自2010年中国第六次人口普查数据,包含以社区为基本单位的数以百计的人口特征指数.采样点所在区域的人口总数除以区域面积即为人口密度变量.重金属大气排放量较大的工业源主要有燃煤电厂、冶炼厂、化学原料及化学品制造厂、电器机械及器材制造厂、电池制造厂及废物焚烧厂等,这些工业点源产生的重金属污染物排放到城市大气环境中,经过大气迁移、干湿沉降以及雨水径流输送等途径最终汇集到密闭公园湖泊的沉积物中.因此,如图1所示,选取了67个上海市重金属污染物国家重点监控企业作为工业点源(/ gzfw_13107/),自1990s起上海工业布局调整,目前这些工业点源仅有24%位于外环以内的城市区域.基于ArcGIS10.3计算2种工业源变量,分别为采样点距最近工业点源的距离和采样点附近不同缓冲区(5000,10000,15000,20000,25000m)内工业源个数. 1.3.2模型构建将沉积物中5种重金属浓度和4类预测变量纳入SPSS17.0中的多元线性回归模型以构建LUR模型.首先,将对数转换后符合正态分布的重金属浓度和每种预测变量进行相关性分析,根据相关性大小排序以确定各影响因子的重要程度.其次,为降低不同缓冲区内变量间的共线性,在同类变量中需选出与金属浓度相关性最高的影响因子,然后去除与该因子相关性较高(r>0.6)的其他同类因子.最后,剩下的变量都输入逐步线性回归模型中.最终进入LUR模型的变量应该对模型的R2值贡献率大于1%,且不会改变模型方向并具有统计上的显著性(P<0.05).LUR模型公式如下:1nHM i iiC a b X e==++∑ (1) 式(1)中:a代表截距;b i代表变量X i的系数;e代表随机误差.1.3.3 模型验证为了检验研究区内重金属浓度和各变量在空间分布上是否存在聚集性,在Arcgis10.3中采用全局莫兰指数(Moran’s I)来检验模型残差的空间自相关.Moran' s I指数都采用正态分布的Z统计检验.若Z≥1.96或≤−1.96则认为具有空间自相关性,反之则不具有空间自相关.在变量没有空间自相关的情况下,即空间上相互独立,可以使用普通最小二乘法(OLS)回归模型,若残差不独立,则不能使用OLS回归模型,需要使用空间回归模型.应用留一交叉验证法(LOOCV)对模型精度进行评估.首先,从32个观测数据集中选择一个观测数据作为验证数据,然后使用剩下的观测数据拟合一个模型,并用最先被排除的那个观测值来验证这个模型的精度,如此重复32次.模型的预测能力由RMSE以及观测值与预测值之间的相关系数R来衡量.RMSE常被用来量化模型精度,而R常被用来评估模型的准确性.通常,RMSE数值越低,表明回归模型更加精确,R越接近于1,则模型预测准确度越高.2 结果与讨论2.1 重金属浓度与空间分布上海32个公园湖泊表层沉积物中重金属Cd、Hg、Cu、Pb和Zn的浓度范围和平均值如表1所示.上海市背景土壤中重金属Cd、Hg、Cu、Pb和Zn的含量分别为0.13,0.095,28.6,25.5,86.1mg/kg[15].相比于土壤背景值,上海公园湖泊表层沉积物中Cd、Hg、Cu、Pb和Zn的均值超出了1.2~1.8倍,而其最大值则分别超出其各自背景值达5.8、5.2、4.6、3.9和3.8倍.如表1所示,相比于其他地区,上海公园湖泊沉积物中Hg浓度要远低于靠近汞矿区的白桦水库[16],与紧挨长三角城市群的太湖[17]相似,但稍低于中国滇池[8]以及瑞士日内瓦湖[18];重金属Cd、Pb和Zn的浓度要低于美国巴吞鲁日[19]和纽约[7]以及瑞典斯德哥尔摩[2]等发达城市,但Pb和Zn的浓度总体3944 中国环境科学 38卷要高于河内[20]、墨西哥[21]、武汉[22]和南京[23]等发展中城市;Cu的浓度远低于瑞典斯德哥尔摩[2],但与巴吞鲁日[19]、河内[20]、武汉[22]和南京[23]湖泊沉积物中浓度水平相当.表1不同城市公园湖泊表层沉积物中重金属浓度(mg/kg)比较Table 1 Comparison of heavy metal levels (mg/kg) in surface sediments from city lakes in different cities 区域 CdH g Cu Pb Zn 中国白桦水库[16]- 0.26~38.9(12.9) ---中国滇池[8]- 0.10~0.58(0.29) ---中国太湖[17]- 0.01~0.47 ---瑞典日内瓦湖[18]- 0.93 ---美国巴吞鲁日[19] 2.5±0.16 - 40±2.5 229±26278±10 美国纽约[7] 3.2~3.5(3.3) -- 710~760(740)600~640(623) 瑞典斯德哥尔摩[2] 2.3~5 - 40~1020 80~450190~1080 越南河内[20] 0.25~0.71(0.42) - 33.5~73.0(53.2)44.1~88.2(62.3)102~256(154) 墨西哥中部[21]--- 22.5~55.159.9~113中国武汉[22] 0.16 - 47 55.7 132 中国南京[23] 0.38~1.06(0.72) - 46.1~57.8(52.2)20.6~31.9(25.3)149~198(172) 中国上海(本研究)0.08~0.75(0.23) 0.02~0.50(0.11) 11.5~132(41.2) 11.9~98.6(32.7) 53.6~331(155)注:-表示无数据;括号内数值为平均值.图2揭示了上海公园湖泊表层沉积物中5种重金属浓度的高值点存在两种空间分布类型.一种是位于内环以内的核心城区,这5种重金属在这一区域内的最大值分别是郊区采样点S31处所观察到的最小值的9.4、24.6、11.5、8.3和6.2倍.在核心城区,相对较高的重金属浓度主要出现在人口密度高、交通流量大的区域,以及见证了上海工业起源和繁荣的黄浦江和苏州河沿岸地带的工业遗迹(如燃煤电厂、金属冶炼厂等)附近.暗示了人类生产生活所造成的煤炭、石油等化石能源大量消耗的影响.值得关注的是它们在浦西公园湖泊沉积物中的浓度普遍高于浦东,可能是因为浦西地区经历了上百年的工业发展,其发展程度与人口密度都远远高于1990s后才发展起来的浦东.另一种分布类型主要位于郊区,表现为若干污染热点存在于郊区的一些快速发展的工业城镇,例如Cd、Hg、Cu、Pb和Zn在郊区的高值点主要出现在S18(靠近川沙经济园区)、S23(靠近燃煤电厂)、S26(靠近电器机械厂和废物处理厂)、S29和S30(靠近宝山钢铁厂)、S21、S27和S28(靠近化工厂).这些郊区高值点的出现可能与1990s上海工业布局大调整以及随后的中心城区工业向郊区的大量搬迁有关,推测重金属在郊区若干采样点的高累积可能主要受到邻近工业点源废气排放的影响.刘铮[24]发现随着郊区小城镇工业的快速发展,2007年上海郊区工业企业数量以及总体工业产值已经占到总数的88%.伴随着上海近十几年来快速城市扩张带来的郊区土地利用与土地覆盖的变化,各种工业源造成的重金属排放对郊区环境质量影响会随着工业郊区化逐渐突显.10期杨静等：上海市湖泊沉积物重金属的空间分布 3945图2 上海公园湖泊表层沉积物重金属浓度空间分布Fig.2 Spatial distribution of heavy metal levels in lake surface sediments from city parks in Shanghai此外,诸多研究也发现,在上海城市化与工业化程度高的地区大气、土壤、灰尘等环境要素中重金属浓度也相对较高[3,25-27].例如,Xiu等[26]测定出2004~2006年间在上海城区和近郊区两采样点处大气颗粒态Hg的浓度分别为(0.56 ± 0.22) ng/m3和(0.33 ± 0.09) ng/m3,远远高于一些国外发达城市并与国内空气污染严重的城市大致相当.Shi等[3]发现上海市区域污染程度的不同也使得大气重金属Cd、Pb和Hg的干沉降通量出现显著的空间差异,即城市>郊区>农村.史贵涛等[27]发现上海外环以内的城区土壤和灰尘中Cd、Cu、Pb和Zn的污染热点也倾向于出现在核心城区、交通主干道以及工业区附近.2.2 土地利用回归模型构建4类预测变量(土地利用类型、交通变量、人口密度和工业点源)的空间差异可能在很大程度上影响着上海人为源重金属的环境行为和循环过程.因此,本研究调查了上海公园湖泊表层沉积物中5种重金属浓度与不同缓冲区变量间的相关性(图3).对居住用地变量来说,沉积物Cd浓度在500m 和1500m缓冲区内与其呈现显著相关性(P<0.05),而Hg在500m缓冲区内的相关性也出现了较高值(r = 0.414, P<0.05),Hg、Cu、Pb和Zn浓度随缓冲区半径的增加均与居住用地变量呈现增长的显著相关性,并在3000m缓冲区内达到最大(r>0.47, P <0.01).5种重金属浓度与商业用地变量的相关性也随着缓冲区半径的扩大呈现显著增长,其中Cd 和Pb在3000m缓冲区内与其相关性达到最大(r> 0.37, P<0.05),而Hg、Cu和Zn在2500m缓冲区内相关性达到最大(r>0.37, P<0.05).这些相关性分析暗示了在居住用地和商业用地区域,居民生活和交通出行所用燃料(如煤、天然气和石油等)的消耗对邻近湖泊沉积物中重金属累积有显著效应.较高的人口密度也大多出现在居住用地和商业用地区,因此,沉积物中这5种重金属浓度均与邻近区域人口密度呈现显著相关性(r>0.47, P<0.01),其相关性排序依次为Cd > Pb > Hg > Zn > Cu.一般来讲,较高的道路网密度易引起交叉口增多、交通堵塞等问题,而堵塞过程中机动车频繁的加速和减速产生的汽油损耗和机动车磨损又会增大重金属的排放量.因此,公园湖泊沉积物中5种重金属浓度与路网密度的相关性也随缓冲区半径增加呈3946 中国环境科学 38卷现显著增长,其中Cd 和Hg 与其最大相关性出现在1500m 缓冲区内(r >0.43, P <0.05),而Cu 、Pb 和Zn 与其最大相关性则出现在2000m 缓冲区内(r >0.46, P <0.01).对于工业点源变量来说,沉积物中5种重金属浓度与其相关性均随缓冲区半径增加呈现增长(r >0.52, P <0.01),且最大相关性均出现在25000m 缓冲区内,暗示了增长的工业点源强度对沉积物中重金属聚集的影响.此外,上海公园湖泊表层沉积物中5种重金属浓度与工业用地、绿地、距最近道路和工业点源的距离均无显著相关性(P >0.05).然而,对于中环以外的发展中城区和郊区采样点(S12~S32)来说,这些采样点中5种重金属浓度与1500~3000m 缓冲区内的工业用地面积均呈显著相关性(r >0.47, P <0.05),暗示了来自区域内工业源排放的影响.但在中环以内高度城市区域并无发现不同缓冲区内工业用地与5种重金属浓度间的相关性,可能是由于自1990s 起上海工业布局大调整导致该区域内大面积的工业用地被转换成居住用地和商业用地[28],从而削弱了工业用地的效应,同时也侧面反映出居住用地与商业用地对沉积物中重金属高富集的影响可能还受到城市区域土地利用类型转换的影响.0.00.2 0.4 0.60.00.20.40.60.00.30.605001000 15002000 2500 3000 -0.3-0.2 -0.10.0 050010001500200025003000-0.20.00.20.40.6500010000 15000 20000 250000.00.20.40.6缓冲区半径(m)相关系数相关系数缓冲区半径(m)缓冲区半径(m)图3 上海公园湖泊表层沉积物重金属浓度与不同缓冲区内各预测变量间的相关性Fig.3 The correlation of heavy metal levels in lake surface sediments from city parks in Shanghai with buffer -based predictorCdHgCuPbZn基于上述相关性分析,最终有9个显著相关性变量输入逐步回归模型中,分别是:500m 和3000m 缓冲区内居住用地面积、2500m 和3000m 缓冲区内商业用地面积、1500m 和2000m 缓冲区内路网密度、15000m 和25000m 缓冲区内工业点源数以及人口密度.然而,最终只有1~2个变量保留在LUR 模型中(表2).本研究构建的上海公园湖泊沉积物中5种重金属浓度的LUR 模型调整后的R 2值变化范围是0.984~ 0.996,表明模型模拟性能较好.基于ArcGIS10.3得到模型残差的空间自相关检验结果表明Z 值范围为−1.06~1.79,位于临界值−1.96~1.96数值之间,且残差空间自相关未通过显著性检验(P >0.05),即空间残差之间不存在集聚的情况,模型空间残差是相互独立的,表明可以使用OLS 回归模型.留一交叉验证结果发现重金属浓度实测值与LUR 模型预测值之间的相关系数R 的变化范围是0.434~0.630,且两者之间相关性显著(P <0.05),这5种重金属的RMSE 值范围为0.14~0.25,总体来说,这5种重金属的预测值和实测值相关系数显著且RMSE 数值较低,说明构建的LUR 模型精度良好,其中Zn 的模型精度最好,Cd 最差.从构建的LUR 模型可以看出,上海公园湖泊沉积物中5种重金属浓度主要受到居住用地、商业用地、路网密度和工业点源数的影响,而每种重金属10期杨静等：上海市湖泊沉积物重金属的空间分布 3947浓度的主导控制因子又存在差异.例如,对Cd来说,采样点附近1500m缓冲区内路网密度是Cd的重要控制因子,而已有研究发现汽车刹车衬片和轮胎磨损会导致Cd排放[29],因此推测道路交通是上海地区湖泊沉积物中重金属Cd的主要排放源之一. 2500m或3000m缓冲区内商业用地面积是沉积物中Hg、Cu和Pb的重要控制因子,推测与商业区交通流量较大有关,因为这些重金属在与交通相关的材料(如刹车衬片、轮胎面、润滑油、汽油等)中广泛存在[29-32],而且Pb被认为是一种很好的城市交通污染指示物[30,32].此外,上海机动车保有量也从1990年的21.2万辆迅速增长到2011年的329万辆[33],年均增速达28.3%,中心城区内占道路总长约20%的快速路和主干道又集中了近70%的交通量,因此这些重金属在城市沉积环境中的累积受商业区交通源排放影响较明显.沉积物中Hg、Cu和Zn 的富集也受控于25000m缓冲区内工业点源数量的影响,主要是由于这些重金属也具有一些特殊工业源,如在化工厂、燃煤电厂、炼钢厂附近区域采样点(S21、S23、S27、S28、S29和S30)中这些重金属明显出现较高富集(图2).总的来说,特殊的土地利用类型在某种程度上增加了大气重金属排放,同时邻近公园湖泊沉积记录也很好地反映了污染源排放强度的空间变化.表2上海公园湖泊表层沉积物中重金属的土地利用回归模型Table 2 Land use regression models of heavy metals in surface sediments from city lakes in ShanghaiMoran's I LOOCV 重金属模型调整后R2P Z-score R RMSECd Y = 0.596lgRD_1500m 0.988 0.210 1.25 0.432 0.25Cu Y = 0.209lgCL_2500m + 0.011IS_25000m 0.985 0.288 -1.06 0.545 0.19 Hg Y = 0.247lgCL_2500m + 0.017IS_25000m 0.984 0.823 -0.223 0.630 0.25 Pb Y = 0.225lgCL_3000m 0.985 0.072 1.79 0.559 0.18Zn Y = 0.247lgRL_3000m + 0.011IS_25000m 0.996 0.789 0.268 0.627 0.14 注:Y指对数转换后的金属浓度;lgRD_1500m指采样点周围1500m缓冲区内路网密度的对数值;lgCL_2500/3000m指2500/3000m缓冲区内商业用地面积的对数值;lgRL_3000m指3000m缓冲区内居住用地面积的对数值;IS_25000m指25000m缓冲区内工业点源数;RMSE由对数转换后重金属观测值Y1i与预测值Y2i计算得到.3结论3.1快速的城市化和工业化发展导致上海公园湖泊表层沉积物中重金属Cd、Hg、Cu、Pb和Zn含量出现明显累积,其最大值已超出各自土壤背景值3.8~5.8倍.3.2空间分析揭示出这些重金属的污染热点主要出现在核心城区的人口和交通密集区、浦西沿江老工业区以及郊区的新兴工业区附近.3.3随着以采样点为中心缓冲区半径的增加,上海公园湖泊沉积物中5种重金属浓度与缓冲区内居住用地、商业用地、路网密度、工业点源数的显著相关性呈现增长趋势.3.4土地利用回归模型从地学角度揭示出路网密度和商业用地面积分别是沉积物中Cd和Pb浓度的重要控制因子,商业用地面积和工业点源数是Hg和Cu的重要控制因子,居住用地面积和工业点源数是Zn的重要控制因子. 参考文献：[1] Lark R M, Scheib C. 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211035262_上海市崇明区复垦工业地块土壤重金属分布特征及污染风险

doi:10.3969/j.issn.2095-1329.2023.01.012上海市崇明区复垦工业地块土壤重金属分布特征及污染风险张惠（上海市岩土工程检测中心有限公司，上海 200436）摘要：以崇明区110个复垦工业地块（行业类型涉及金属加工、纺织染整、化工、橡塑加工、砖瓦制造）为研究对象，分析评价表层土壤中8项重金属含量分布特征及污染风险。

调查结果显示，镉、汞、砷、铅、铬、铜、镍、锌的平均含量分别为0.16 mg/kg、0.082 mg/kg、7.09 mg/kg、19.9 mg/kg、60 mg/kg、24 mg/kg、35 mg/kg、75.5 mg/kg，均低于对应的农用地土壤污染风险筛选值。

受退役工业活动影响，镉、铜、锌的最大检出含量分别超出对应的农用地土壤污染风险筛选值（pH>7.5、6.5<pH≤7.5、pH>7.5）3.50倍、2.25倍、4.30倍。

金属加工行业地块表层土壤中铜、锌、镉累积明显。

根据内梅罗污染指数评价结果，重金属污染指数平均值依次为砷>镉>锌>铜>铬>镍>铅>汞。

各行业类型重金属综合污染指数平均值依次为金属加工>化工>橡塑加工>砖瓦制造>纺织染整，总体处于安全等级。

部分金属加工、化工、纺织染整行业地块已分别达到重度污染、轻度污染、警戒等级。

研究区复垦工业地块的土壤环境质量整体上劣于现状农田土壤环境质量。

关键词：复垦工业地块；土壤重金属；分布特征；内梅罗污染指数中图分类号：S153; X131.3 文献标志码：A文章编号：2095-1329(2023)01-0082-08土壤是崇明世界级生态岛建设和生态农业发展的重要生产要素和生态资源，关系到人民城市农产品质量、人民安居宜居等生态安全。

随着经济社会发展，我国人多地少的基本国情没有改变，从第三次全国国土调查数据看，耕地资源仍很紧张。

上海宝山区城市表土重金属累积的空间分布规律

土壤(Soils), 2007, 39 (3): 393~399上海宝山区城市表土重金属累积的空间分布规律①叶荣1,2，胡雪峰1,2，潘赟2，苏玉2，张甘霖1（1土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所), 南京 210008； 2 上海大学环境科学与工程系，上海 200072）摘要：检测了上海宝山区127个表土样点的重金属含量。

宝山区表土Zn、Cr、Cd、Pb、Cu、Ni、Mn的平均含量分别为228.6、127.6、0.56、118.5、55.2、55.7、718.7 mg/kg。

其中Pb、Zn、Cd的含量分别是上海土壤背景值的5.6、3.0、2.8倍，受污染较明显。

宝山区地表的重金属含量呈现出明显的空间分布规律：工业区地表，如吴淞、大场等地，多种重金属污染均很重，Zn、Cr、Cd、Pb、Cu的平均含量分别高达407.6、319.0、0.75、101.2、76.2 mg/kg；马路绿地土壤Pb的累积较显著，平均为180.2 mg/kg；远郊菜地土壤重金属污染不明显。

关键词：城市表土；重金属；上海中图分类号： X53城市化已是世界性的普遍现象，是社会进步的标志。

城市化进程的不断加快对我国经济的持续稳定发展和人民生活水平的稳步提高具有重要意义，但是随之而来的城市环境问题不容忽视。

城市化对土壤环境产生深刻影响，城市污水灌溉、工业三废排放、交通、城市生活垃圾等都会导致土壤中重金属等污染物的累积[1]。

科学家们用“化学定时炸弹”来形象地描述土壤污染物的潜在危害[2-5]。

城市土壤重金属的超量累积会对地表水和地下水构成威胁，还会提高大气悬浮颗粒中的重金属负荷，直接影响人体健康[6]；城郊农业土壤重金属累积，会使重金属进入食物链，危害人体健康[7]。

研究表明，与农业土壤相比，城市土壤中重金属元素含量明显偏高[8]。

城市交通运输是城市土壤重金属污染的一个重要来源，汽车尾气排放、轮胎添加剂中的重金属元素均可影响到土壤中Pb、Zn、Cu的含量，且这些元素的积累量都与交通流量有关[9-10]。

上海华新工业园区土壤重金属含量调查与评估

上海华新工业园区土壤重金属含量调查与评估刘惠【摘要】为了了解上海华新工业园区场地重金属浓度,判断是否已受人类活动影响,为评价该场地内工业活动对场地环境的影响提供依据,对园内待开发土壤中的重金属含量进行调查与评估,得出该园区场地的重金属浓度和分布类型,并与上海市其他区域的土壤重金属代表值进行比较.结果表明,研究区域周边前期建设的企业对研究区域的土壤产生了一定的影响,造成表层土壤中部分重金属含量超标.其中汞、锌、镉的污染主要富集在土壤表层,表明污染物在下降过程中会受到土壤的吸附作用而稀释;砷污染可以从素填土中迁移至粉质粘土中,但其在淤泥质粉质粘土中的迁移能力较弱;铜、铅、铬、镍四种重金属受到人类活动扰动的影响较小.【期刊名称】《辽宁科技大学学报》【年(卷),期】2016(039)004【总页数】6页(P279-283,302)【关键词】土壤;重金属;工业园;环境调查【作者】刘惠【作者单位】上海环境卫生工程设计院有限公司,上海 200232;上海污染场地修复工程技术研究中心,上海 200232【正文语种】中文【中图分类】X131.3上海华新工业园区位于上海市青浦区，2001年起批准建设，园区规划面积为3.8 km2，可用于工业用地的面积2.95 km2，已供应工业用地面积2.14 km2，剩余可开发面积0.81 km2。

目前，园区落户企业共有1 200家，主要涉及摩托车、汽车配件、机械加工、文体用品等行业。

大型工业园区内，大量工业原料及其中中间产物会对园区内土壤环境造成污染［1-2］。

目前，我国已有大量省市开展了工业园区周边的土壤调查工作［3-6］。

华新工业园内待开发的土地历史上主要为农田土壤，随着园区建设的逐步进行，这些土壤将逐步被开发为工业用地。

因此，本文对华新工业园区土壤重金属含量调查和评估，不仅可以了解华新工业园区场地的重金属浓度，判断其是否已经受到人类活动的影响，也为今后评价该场地内工业活动对场地环境的影响提供依据。

上海城市土壤理化性质空间分布及其对土壤污染物风险控制值的影响

上海城市土壤理化性质空间分布及其对土壤污染物风险控制值的影响吉敏【期刊名称】《环境污染与防治》【年(卷),期】2024(46)3【摘要】为考察土壤理化性质的差异对土壤中污染物的风险控制值计算结果的影响,以上海为研究区采集296个土样进行土壤理化性质参数分析,参考《建设用地土壤污染风险评估技术导则》(HJ 25.3—2019)中的方法计算不同污染物的土壤风险控制值,并与《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600—2018)中的风险筛选值进行比较。

结果表明,研究区土壤为典型的黏性土壤特性,其土壤理化性质参数与HJ 25.3—2019推荐值有明显差异;土壤理化参数的取值主要影响挥发性有机污染物的风险计算结果;以研究区实测的土壤理化参数背景值来计算25种挥发性有机污染物在第一、二类用地的土壤风险控制值,结果与GB 36600—2018的风险筛选值相比存在不同程度的差异。

采用Crystal Ball模型计算土壤容重(ρ_(b))、包气带土层孔隙水体积比(θ_(ws))、包气带土层孔隙空气体积比(θ_(as))和土壤有机碳质量分数(f_(oc))对土壤风险控制值的敏感性,4个参数敏感性排序为ρ_(b)>f_(oc)>θ_(ws)>θ_(as);污染物物理性质会影响土壤理化性质对土壤风险控制值计算的敏感性;研究区域土壤θ_(as)、θ_(ws)与HJ 25.3—2019推荐值差异较大,是造成土壤风险控制值计算结果与GB 36600—2018的风险筛选值存在差异的主要因素。

【总页数】7页(P327-333)【作者】吉敏【作者单位】上海市环境科学研究院【正文语种】中文【中图分类】S15【相关文献】1.保护性耕作对西北旱区土壤微生物空间分布及土壤理化性质的影响2.我国23个土壤磷素淋失风险评估Ⅱ.淋失临界值与土壤理化性质和磷吸附特性的关系3.上海市林地土壤有机碳分布特征及其与土壤理化性质的关系4.城市绿地土壤理化性质和Pb、Cd含量空间分布——以重庆市北碚区为例因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

上海市郊区菜地土壤-蔬菜系统中重金属的迁移转化及环境效应的开题报告

上海市郊区菜地土壤-蔬菜系统中重金属的迁移转化
及环境效应的开题报告
本研究旨在探究上海市郊区菜地土壤-蔬菜系统中重金属的迁移转化及环境效应。

重金属是一种广泛存在于土壤环境中的污染物，对生态环境和人类健康造成潜在威胁。

因此，建立重金属迁移转化和环境效应的评估体系是非常必要的。

该研究将分为三个主要部分：第一部分将调查上海市郊区不同种类的菜地土壤中重金属的含量，并比较其之间的差异性。

第二部分将探讨重金属在菜地土壤-蔬菜系统中的迁移和转化规律，包括在土壤-根系界面的吸附、根系内的转运以及蔬菜内部的积累。

第三部分将重点研究重金属对菜地生态系统和人体健康产生的潜在负面效应，以及如何降低重金属的生态风险和健康风险。

在研究方法上，将采用采样分析、盆栽试验、土柱实验等多项分析和测量方法，以获取关键参数并评估重金属转化和迁移的规律。

同时，还将采用生态风险评估模型和健康风险评估模型对研究结果进行综合评估，并提出相关建议。

预期研究结果将有助于加深对上海市郊区菜地土壤-蔬菜系统中重金属污染特征和生态风险的认识，提供参考数据和科学依据，为相关政策制定与管理提供支持。

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300
重金属含量 ∥mg/kg
mm 筛，装入密封袋保存备用。 1.2
仪器设备和样品分析方法土壤重金属分析采用 X 射线荧光分析仪（X-Ray Fluor-
escence Spectrometers ），美国 Innov-X Systems 公司制造。经
过仪器标准化标定仪器后，将采集的土壤样品放到探头上测量，通过识别物质中的元素并定量最终得出样品中目标元素的含量，测量时间为 120 s ，重复测 3 次，记录数据并计算其平均值和标准差，测量元素为 Pb 、Zn 、Cu 、Cr 。
800 700 Zn 含量 ∥mg/kg 600 500 400 300 200 100
由于国道 A20 附近存在很多制造业工厂，土壤中的重金属同时受到交通污染源和工业点源污染源的影响，所以其重金属污染分布状况相对比较复杂；相比之下，上海师范大学徐汇校区靠近桂林路区域周围没有工业污染源，长期受到交通污染源的单一影响，在垂直公路一侧的断面土壤中，交通污染源重金属的含量随着距公路垂直距离的增加而降低的现象十分显著。上海师范大学桂林路一侧垂直断面
Spatial Distribultion and Pollution Evaluation of Heavy Metal in Shanghai Urban-Suburb Soil YIN Jun 1 LIU Yun-long 1，2 *
（1 Geography Department ，Shanghai Normal University ，Shanghai 200234 ； 2 Research Center of Urban Ecology and Environment ， Shanghai Normal University ） Abstract To investigate the distribution characteristics of heavy metal elements in urban soil ，samples were collected in Shanghai downtown ， suburb ，rural area and road side. The results showed that traffic-caused heavy metal elements Pb and Zn in soil had a negative relativity with the local area ’s distance to the road.And there was a obrious gradient of pollution degree from urban to suburb. The pollution status of those sampling point was evaluated by single and Nemero contamination index. The evaluation illuminated the condition of heavy metal contaminants levels in different areas ：the soil of road side in Shanghai Normal University was middle medium-level polluted ，while the other areas were low-level polluted. Key words urban soil ；heavy metal pollution ；spatial distribution ；evaluation ；Shanghai City
城市土壤作为构成城市环境的重要组成部分，是人类生产和生活的物质基础。土壤中存在着复杂多样的重金属元素，这些重金属并非都是有害无益的。有些重金属是生物体的基本元素，例如植物体中的 Zn 、Cu 、Fe 、Mn 、Mo 和 Co ，动物体中的 Cr 、Ni 、Sn ；但有些元素如 As 、Cd 、Hg 和 Pb 在植物和动物体内的功能还一直没有找到 [1]。在生态系统中，这些元素的浓度高会导致其在生物体中过高的集聚，从而对植物产生毒害，并可能对人类的健康造成危害。有大量的研究报道表明，环境中的 Cd 和 Hg 易造成人中毒，婴儿血铅含量增加将影响其健康 [2-3]。有些重金属元素只对植物有毒害作用，有些通过食物链对动、植物都有害 [4] 。关于人类活动产生的重金属污染以及他们对植物的毒害作用已有许多报道。随着城市化过程的出现，人类的频繁活动已经使城市的土壤受到重金属不同程度的污染，对城市生态系统的稳定和人体健康造成很大的负面影响。近年来，城市土壤重金属污染状况引起了人们的广泛关注，通过选取不同的城市区域，实地取样分析，对城市土壤重金属的主要来源、空间分布特征、化学形态与影响因素，以及其对人体的健康风险与生物效应进行了大量的研究 [5-7] ，对了解城市土壤重金属的污染状况和变化特征提供了有力的支持。上海作为国际化的大都市，其快速的城市化过程对城市土壤质量必然会产生重要的影响。该文通过分析比较上海市不同区域土壤重金属的含量及分布状况，探寻城市化过程中城市土壤重金属含量的变化特征和影响因素，以为更好促进理城市土壤的开发利用，从而为城市持续稳定的发展奠定基础。
基金项目上海市教育委员会重点学科建设项目资助（项目编号：J50402），上海师范大学校级项目。 * 通讯作者
1 1.1
材料与方法样区选择与样品采集处理该研究共设置了 5 个区域（n=59 ），分别为：上海师范大
学徐汇校区内垂直于桂林路一侧的断面（n=6 ），它距离闹市区徐家汇仅 3 km ，周边人口稠密，交通流量大，能充分代表城市中心地带的环境状况和道路土壤状况；位于城郊结合部的闵行体育公园（n=8 ）和莘庄公园（n=6 ），周边有大面积的新型工业区、住宅区，是近几年郊区高速发展的典型区域；位于远郊的上海师范大学奉贤校区（n=12 ），坐落在海湾镇，被农田环绕，周围的交通污染和工业污染都比较轻微；
A20 国道左右两侧断面（n=26 ），代表城市交通主要干道（图 1 ）。各样区分别采 0～15 cm 的土样，GPS 定位。采集过程中，
先去除地表灰分及植物残渣，采集混合样品，经自然风干后装入自封袋保存。带回实验室在自然室温下风干（7 ～10 d ），风干后的土壤样本，去除石块、枝条等非土壤物质，将多余
2 2.1
结果与分析城市道路两侧土壤的重金属污染城市道路两侧土壤的重金属污染，是由于交通污染（汽
250
重金属含量 ∥mg/kg
200 150 100 50 0
Cr Pb C50 0
Cr Pb Cu Zn
3
6
9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42
现代农业科技
2010 年第 10 期
资源与环境科学
上海市城郊土壤重金属空间分布及其污染评价
尹骏1
（1 上海师范大学地理系，上海 200234 ；
柳云龙 1，2 *
2
上海师范大学城市生态与环境研究中心）
摘要为研究重金属元素在城市土壤中的空间分布特征，对上海市的城区、城郊结合部、郊区以及道路两侧分别进行布点采样。结果表明：所测区域 Pb 、Zn 这 2 种元素在土壤中的含量与土壤距离道路的距离存在明显的负相关关系，同时其污染程度从市区到郊区存在明显的梯度关系。通过单因子污染指数和内梅罗综合污染指数进行评价，上海师范大学徐汇校区桂林路断面土壤为中度污染，闵行体育公园、莘庄公园、上海师范大学奉贤校区和 A20 道路两侧道路为轻度污染。关键词城市土壤；重金属污染；空间分布；评价；上海市中图分类号 X825 文献标识码 A 文章编号 1007-5739 （2010 ）10-0251-03
收稿日期
2010-04-27
图1
采样点分布示意图
251
资源与环境科学土壤用四分法弃去，剩余土样用玛瑙研钵研细，过孔径 1.0
现代农业科技
2010 年第 10 期